⑴ 如何用python+Pygame旋转图像、灰度图像
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2013-7-4
by JavenLee
希望能带给你启发
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import Image
img = Image.open(‘origin.png’) # 得到一个图像的实例对象 img
rot_img = img.rotate(270) #顺时针旋转90度
rot_img.save("rot_img.jpg")
x_img=img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #垂直翻转
y_img=img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #水平翻转
new_imag=img.convert('L')
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模式
img.convert() 参数说明如下：
1 1位像素，黑和白，存成8位的像素
L 8位像素，黑白
P 8位像素，使用调色板映射到任何其他模式
RGB 3×8位像素，真彩
RGBA 4×8位像素，真彩+透明通道
CMYK 4×8位像素，颜色隔离
YCbCr 3×8位像素，彩色视频格式
I 32位整型像素
F 32位浮点型像素
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⑵ 怎么用python进行简单的图像处理
所谓简单的图像处理，就是对像素数据进行点处理。
下面是具体步骤。
读取图片：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/ball.png")
cv2.imshow("a",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("a",img)
打开一个图片窗口。
python读取图片，实际上是读取了离散的图片数据：
print(img)
运行，就会给出图片数据。
显示反色图片，只要进行简单的计算：
255-img
这是2*img的效果。
分离通道，图片的第一个通道是：
img[:,:,0]
成图是灰度图。
第二个通道的灰度图：
img[:,:,1]
第三个通道的灰度图：
img[:,:,2]
⑶ python转换灰度图像，为什么结果出来以后是发黄色的 图一是彩图转换后的结果，图二是代码
imshow（im，cmap='gray'）
⑷ python常用库读取显示保存灰度与彩色图片的N种方式
在Python中，处理灰度和彩色图片时，常常需要使用到一些常用库。以下是四种库——OpenCV、PIL (Python Imaging Library)、matplotlib和imageio——在读取、显示和保存图片方面的介绍和方法。
首先，OpenCV是一个强大的图像处理库，读取图像可以通过cv2.imread()函数，显示则使用cv2.imshow()，保存则利用cv2.imwrite()函数，传入文件路径和图像对象作为参数。
PIL库则提供image.open()方法读取图像，通过显示函数直接显示，使用image.save()方法保存，只需指定保存路径即可。
matplotlib库主要针对数据可视化，读取图像可以使用plt.imread()，显示使用plt.imshow()，保存则用plt.imsave()，同样需要提供文件路径。
imageio库的图像处理功能相对简洁，imageio.imread()用于读取，imageio.imwrite()用于保存，操作方式类似前两者。
在比较这四个库时，OpenCV适合复杂的图像处理和计算机视觉任务，而PIL和imageio适用于基本的图像操作。matplotlib虽然主要用于数据可视化，但在处理图像方面也具有一定灵活性，但功能相对较有限。
要统一将图像读取为RGB格式，以下是四种库的实现方法：
这些方法可以确保在后续处理中，图片都以RGB格式呈现，便于进一步操作。